单扇区管制移交间隔管理模型和算法研究

针对区域管制移交间隔管理问题进行研究,通过分析当前的流量管理模型和算法,提出单个扇区管制移交间隔管理模型。在研究中,引入间隔矩阵概念,以指定时段内的延误控制为目标,分析扇区容量和管制移交高度层选择等限制因素,建立数学模型,并通过间隔增量矩阵的使用来优化算法。算例中采用在国内某区域管制范围内的繁忙时段数据进行了分析和验证。     

测试三轴转台误差分析及建模

以用于测斜仪的三轴转台为研究背景,通过分析其运动规律,探讨了三轴转台不正交度误差源对三轴转台精度的影响,并用MATLAB对它进行了误差建模,仿真计算得出了系统装配不正交时三个坐标的误差率;最后,引入实际测试过程中角度传感器的测量误差,在三轴不正交的前提下又对三坐标测量误差进行了数学建模,通过仿真分析,研究探讨了角度传感器带来的误差规律,在实际应用中为测斜仪标定测试和误差补偿提供了理论依据.     

定量危害性矩阵分析方法研究

危害性矩阵分析中,由于同一个严酷度类别在矩阵图中是一个区间,容易出现当几个故障模式的严酷度相同时,在矩阵图中无法精确标识,从而使得得出的危害度有偏差.同时,利用作图法,分析效率较低.本文首先对目前的危害性分析方法进行改进,将区间进行再次划分并用显性直观的数值进行度量;然后,以某型飞机升降舵操纵分系统为例,进行危害性分析.结果表明:该方法可以对各故障模式或产品的危害度给出精确的量化值,为改进决策提供支持.     

一种宽带阵列幅相与互耦误差联合校正算法

宽带数字阵列雷达接收通道中存在随频率变化的幅相误差和互耦误差,会严重影响雷达性能。针对这一问题,提出了一种宽带数字阵列幅相与互耦误差联合校正算法。首先选取通带内多个离散频点,对于每个频点,将幅相误差和互耦误差作为一个整体,采用基于子空间原理的窄带校正算法估计其阵列失真参数,并计算校正矩阵;然后将其组合起来,构成频域离散校正矩阵;最后基于最小二乘准则,设计了宽带有限长脉冲响应(FIR)校正滤波器矩阵。利用该矩阵,可实现通带范围内任意带宽入射信号的校正。计算机仿真实验验证了该算法的有效性。对实测数据的处理结果表明该算法在宽带数字阵列雷达系统中具有实用价值。     

考虑参数关联的缘板阻尼器减振性能分析

建立了缘板阻尼器（UPDs）各参数间的关联关系,揭示了减振性能随主要参数的变化规律,形成参数联动设计准则。基于双叶片-缘板阻尼器集中参数模型,采用多阶谐波平衡法（MHBM）计算稳态响应以衡量阻尼器性能;推导了解析雅可比矩阵,使收敛性和计算效率显著提高。结果表明:考虑参数的关联性是必要的;选取较大材料密度与特定底角的对称楔形缘板阻尼器,可以实现4.57%的最优阻尼比;当激振力存在相位差时,采用非对称的楔形阻尼结构能进一步提升阻尼效果。      

基于矩阵填充的二维自适应波束形成算法

针对基于矩阵填充的二维自适应波束形成问题,提出一种基于奇异值门限(SVT)的特征分解线性约束最小方差(SVT-ELCMV)算法。首先建立二维自适应波束形成矩阵填充模型,其次验证接收信号矩阵满足零空间性质(NSP),并分析最小可恢复阵元数,最后以SVT算法将稀疏阵列信号恢复为完整信号,并通过修正的特征分解线性约束最小方差(LCMV)形成有效波束。算法解决了稀疏阵列平均副瓣大幅度上升的缺陷,且在平面阵列部分阵元无法正常工作时依然有效。计算机仿真表明:SVT-ELCMV算法可使稀疏阵列具有与完整阵列相同的二维波束形成能力,并可有效抑制干扰信号,验证了算法的有效性和优越性。     

组合杂交三角形单元的加权能量正交关系

组合变分原理可以增强杂交元方法解的稳定性。建立热传导方程基于区域分解的组合杂交有限元方法,给出单元上温度梯度插值为线性、但温度插值为协调线性插值与非协调二次插值之和的组合杂交三角形单元,并通过数值实验验证理论结果的正确性。结果表明:分片线性温度梯度插值的散度(热源)与非协调温度插值是加权能量正交的;组合杂交三角形元刚度矩阵等同于协调的三角形线性元刚度矩阵,即非协调部分无温度增强特性。     

异形腔体压电声衬声学性能

为提高压电声衬对低频噪声的抑制范围,对声衬腔体进行结构优化。利用平面波理论构建了两种曲线管道的声学物理模型,并分别建立了两种模型的传递矩阵,以此作为异形腔体亥姆霍兹共振器传递损失计算的理论依据,并通过仿真验证其正确性。结合压电振子的形变对声衬进行有限元仿真分析,结果表明:在压电振子施加500V驱动电压时,两种声衬频率偏移量分别为115Hz和120Hz。与圆柱形腔体声衬进行对比结果表明:在相同腔体厚度范围内,由曲率越大的曲线所生成的腔体,在相同驱动电压条件下,频率变化率越高,这为今后对声衬腔体结构优化提供一种有效的依据。      

基于时滞分割技术的时滞神经网络系统时滞相依全局稳定性分析

通过构造一个新的增广 Lyapunov-Krasovskii泛函,利用时滞分割技术并结合自由权矩阵、Jensen积分不等式,得到一个时滞神经网络系统时滞相依全局渐近稳定新判据。该判据以 LMI的形式给出,便于计算和验证。数值实例表明,文章结果改进了相关文献结论,具有更低的保守性。     

基于LMI的高超声速飞行器滑模预测控制

针对高超声速飞行器非线性、多约束、快时变等特点,提出了一种基于线性矩阵不等式的滑模预测控制方法.首先设计系统的滑模面,然后对滑模面进行预测并将其作为优化性能指标,通过Schur补引理将控制律的设计转化为一个优化问题.该方法避免了常规滑模控制的高频切换,有效地克服了抖振现象.此外,相对于传统的滑模预测控制方法,该方法不需要额外计算终端约束条件和终端代价函数,只需要通过选取合适的李雅普诺夫函数即可保证系统的稳定性,且其加权矩阵和控制律是同时进行优化设计的,简化了设计过程.仿真试验表明,相比于单纯的预测控制和滑模控制,所提出的方法具有更好的跟踪性能.